外观
流量
WireGuard 吞吐数据。该子系统横跨三层，本页覆盖其全部落点：
| 落点 | 层 | 分辨率 | 覆盖窗口 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
Redis traffic:window:<node> | L5 | 30 s | 2 h | 实时吞吐视图 |
node_traffic_rollup | L3 | 5 min | 60 天 | 节点级趋势与「上期对比」 |
node_iface_traffic_rollup | L3 | 5 min | 60 天 | 按对端 AS 划分流量 |
node_traffic_last_sample / node_iface_traffic_last | L2 | — | 当下 | 速率差分的持久基准 |
采用三层而非单层的原因：agent 上报的是累计字节，速率必须由相邻两次采样差分得出。热窗口置于 Redis（快，可丢失），存档置于 PostgreSQL（慢，不可重建），而差分基准为两者共同所需——因此它单独落 PostgreSQL，以保证 Redis 不可用时 5 min 存档仍可正常累加。
模型定义在 app/db/models/traffic.py，通用桶形态与保留期见时序建模通则。
数据流
节点级走 30 s 轻量上报，接口级走 5 min 快照，两条路径节奏不同而形态一致。
提示： Redis 不可用时 TrafficStore 改读 node_traffic_last_sample 完成差分，5 分钟存档不会断档，仅实时视图出现空窗。这条回退路径正是热窗口得以留在可丢弃的 L5 的前提。
node_traffic_rollup
每节点每 5 min 桶的 WG 吞吐速率降采样，随采样 upsert（累加进桶）。
| 列 | 类型 | 约束 / 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
node_id | String(64) | PK（复合），FK→nodes.node_id（CASCADE） | 所属节点 |
bucket_start | BigInteger | PK（复合） | 桶起点（epoch 秒，对齐 5 min） |
rx_rate_sum / tx_rate_sum | Float | NOT NULL，默认 0.0 | 落进该桶的各次瞬时速率（字节/秒）之和；读时以 sum / count 得均值 |
sample_count | Integer | NOT NULL，默认 0 | 采样次数 |
updated_at | DateTime(tz) | server_default now，带 onupdate | 更新时刻 |
一个 5 min 桶会被 30 s 采样 upsert 约 10 次——这是全库写放大最明显的一处，也是它成为唯一死元组稳定偏高的表的原因（实测约 7 900）。它同时是分区化的三张目标表之一，但注意分区只消除裁剪产生的死元组，消除不了 upsert 产生的。
node_traffic_last_sample
每节点最近一次累计采样，速率差分的持久 prev。
| 列 | 类型 | 约束 / 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
node_id | String(64) | PK，FK→nodes.node_id（CASCADE） | 主键即外键 |
captured_at | String(64) | NOT NULL | 采样时刻（ISO 8601，与 Redis 热窗口元素同形） |
rx_bytes / tx_bytes | BigInteger | NOT NULL，默认 0 | 全 peer 累计收 / 发字节 |
updated_at | DateTime(tz) | server_default now，带 onupdate | 更新时刻 |
node_iface_traffic_rollup
按 (节点, WG 接口) 粒度的 5 min 速率存档，是「按对端 AS 划分流量」的数据层。
| 列 | 类型 | 约束 / 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
node_id | String(64) | PK（复合），FK→nodes.node_id（CASCADE） | 所属节点 |
interface | String(64) | PK（复合） | WG 接口名 |
bucket_start | BigInteger | PK（复合） | 桶起点 |
rx_rate_sum / tx_rate_sum | Float | NOT NULL，默认 0.0 | 速率之和 |
sample_count | Integer | NOT NULL，默认 0 | 采样次数 |
updated_at | DateTime(tz) | server_default now，带 onupdate | 更新时刻 |
全库最大的时序表（实测 777 120 行 / 127 MB）。增长维度是「节点数 × 接口数」，而接口数随对等关系增长——这是全库增长最快的一条曲线，且增速由对等业务量而非运维决定，见增长维度。
旧 agent（< 1.0.143）的快照不带 per-peer 计数时整个调用 no-op。
node_iface_traffic_last
按 (节点, 接口) 的差分 prev，列同 node_traffic_last_sample，主键为复合 (node_id, interface)。